 |
| Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) hứa hẹn tạo ra những robot có khả năng cảm nhận, hành động và thích nghi trong thế giới vật lý với kỹ thuật chuyên biệt hóa nhiệm vụ |
Để đưa trí thông minh từ mô hình AI vào thế giới vật lý, robot cần nhiều hơn những thuật toán tiên tiến. Chúng cần một “lớp thực thi” đủ linh hoạt, bao gồm cảm biến, bộ kẹp và các công cụ gắn ở đầu cánh tay robot (EOAT).
Thích ứng với sự biến đổi
Trong môi trường sản xuất thực tế, robot cần xử lý sự biến đổi về linh kiện, vị trí và điều kiện hoạt động. Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) hứa hẹn sẽ xử lý được nhiều biến đổi này hơn với ít nỗ lực hơn. Khi những tiến bộ trong các mô hình nền tảng đa phương thức, mô hình thế giới, học máy robot, mô phỏng và các lĩnh vực khác giúp robot ngày càng có khả năng hơn, lớp thực thi ngày càng trở nên quan trọng.
Khả năng xử lý là yếu tố then chốt ở đây. Nếu EOAT không thể xử lý một cách đáng tin cậy các biến thể về kích thước, hình dạng và vật liệu của các bộ phận, thì trí thông minh của mô hình sẽ có giá trị thực tiễn hạn chế.
Các bộ kẹp với thông số kẹp có thể điều chỉnh và tính linh hoạt để phù hợp với các bộ phận và điều kiện khác nhau giúp hệ thống có nhiều tự do hơn để vận dụng trí thông minh đó vào thực tiễn.
Phản hồi vật lý là yếu tố quyết định
AI có thể xác định robot cần nhặt một vật thể, nhưng phần cứng phải thực hiện chính xác hành động đó. Bộ kẹp cần tiếp xúc đúng vị trí, tạo lực phù hợp và xác nhận vật thể đã được giữ chắc chắn.
Đây là lý do các cảm biến phát hiện vật thể, lực và mô-men xoắn ngày càng quan trọng. Chúng cung cấp phản hồi trực tiếp về những gì đang xảy ra trong quá trình tương tác, giúp robot phát hiện sai lệch và điều chỉnh hành động thay vì chỉ thực hiện theo một kịch bản được lập trình sẵn.
Kết hợp dữ liệu thực với mô phỏng
Mô phỏng và công nghệ thị giác máy tính đóng vai trò quan trọng trong quá trình huấn luyện robot, nhưng không thể tái tạo hoàn toàn các yếu tố như ma sát, trượt, biến dạng hay lực tiếp xúc.
Dữ liệu thu thập trực tiếp từ EOAT có thể bổ sung những thông tin mà camera và mô phỏng khó cung cấp. Cảm biến khoảng cách hỗ trợ trước khi tiếp xúc, trong khi cảm biến lực/mô-men xoắn cung cấp dữ liệu trong quá trình thao tác. Những tín hiệu này cũng giúp cải thiện quá trình huấn luyện và phân tích nguyên nhân thất bại.
Đa dạng công cụ, tăng khả năng đa nhiệm
Robot đa năng không nhất thiết phải sử dụng một bộ kẹp duy nhất. Kẹp hai ngón, kẹp ba ngón, hút chân không, nam châm hay bộ thay dao có thể phục vụ những dạng tương tác khác nhau.
Vì vậy, Physical AI cần sự linh hoạt ở cả phần mềm lẫn phần cứng. Một hệ sinh thái EOAT đa dạng, có giao diện thống nhất và khả năng thay đổi nhanh sẽ giúp robot thích ứng với nhiều nhiệm vụ hơn.
Physical AI muốn bước ra khỏi phòng thí nghiệm cần một “đôi tay” đủ thông minh. Khi mô hình AI ngày càng mạnh, EOAT, cảm biến và công nghệ thay đổi công cụ sẽ trở thành lớp kết nối quan trọng giúp trí tuệ số thực sự tác động hiệu quả lên thế giới vật lý.
Theo automation.com
